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Machine-Learning Model for Mortality Prediction in Patients with Community-acquired Pneumonia: Development and validation study.
Autores de IIS La Fe
Participantes ajenos a IIS La Fe
- Cilloniz, Catia
- Ward, Logan
- Mogensen, Mads Lause
- Pericas, Juan M.
- Gabarrus, Albert
- Ferrer, Miquel
- Garcia-Vidal, Carolina
- Torres, Antoni
Grupos
Abstract
BACKGROUND: Artificial intelligence tools and techniques such as machine learning (ML) are increasingly seen as a suitable manner in which to increase the prediction capacity of currently available clinical tools, including prognostic scores. However, studies evaluating the efficacy of ML methods in enhancing the predictive capacity of existing scores for community-acquired pneumonia (CAP) are limited. We aimed to apply and validate a causal probabilistic network (CPN) model to predict mortality in patients with CAP. RESEARCH QUESTION: Is a CPN model able to predict mortality in patients with CAP better than the commonly used severity scores? STUDY DESIGN AND METHODS: This was a derivation-validation retrospective study conducted in two Spanish university hospitals. The ability of a CPN designed to predict mortality in sepsis (SepsisFinder [SeF]), and adapted for CAP (SeF-ML), to predict 30-day mortality was assessed and compared with other scoring systems (Pneumonia Severity Index [PSI], Sequential Organ Failure Assessment [SOFA], quick Sequential Organ Failure Assessment [qSOFA], and CURB-65 criteria [confusion, urea, respiratory rate, BP, age = 65 years]). The SeF models are proprietary software. Differences between receiver operating characteristic curves were assessed by the DeLong method for correlated receiver operating characteristic curves. RESULTS: The derivation cohort comprised 4,531 patients, and the validation cohort consisted of 1,034 patients. In the derivation cohort, the areas under the curve (AUCs) of SeF-ML, CURB-65, SOFA, PSI, and qSOFA were 0.801, 0.759, 0.671, 0.799, and 0.642, respectively, for 30-day mortality prediction. In the validation study, the AUC of SeF-ML was 0.826, concordant with the AUC (0.801) in the derivation data (P = .51). The AUC of SeF-ML was significantly higher than those of CURB-65 (0.764; P = .03) and qSOFA (0.729, P = .005). However, it did not differ significantly from those of PSI (0.830; P = .92) and SOFA (0.771; P = .14). INTERPRETATION: SeF-ML shows potential for improving mortality prediction among patients with CAP, using structured health data. Additional external validation studies should be conducted to support generalizability.
Copyright © 2022 American College of Chest Physicians. All rights reserved.
Datos de la publicación
- ISSN/ISSNe:
- 0012-3692, 1931-3543
- Tipo:
- Article
- Páginas:
- 77-88
- Factor de Impacto:
- 2,264 SCImago ℠
- Cuartil:
- Q1 SCImago ℠
Chest ELSEVIER SCIENCE BV
Citas Recibidas en Web of Science: 3
Documentos
- No hay documentos
Filiaciones
Keywords
- artificial intelligence; community-acquired pneumonia; machine learning; mortality prediction; pneumonia
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ESTUDIO DE FASE 3 ALEATORIZADO PARA EVALUAR LA SEGURIDAD Y LA ACTIVIDAD ANTIVIRAL DE REMDESIVIR (GS-5734TM) EN PARTICIPANTES CON INFECCIÓN GRAVE POR EL COVID-19.
Investigador Principal: ÁLVARO CASTELLANOS ORTEGA
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ESTUDIO MULTICENTRICO, INTERNACIONAL, PROSPECTIVO, NO CONTROLADO, ABIERTO PARA EVALUAR LA SEGURIDAD Y EFICACIA DE LOS COMPRIMIDOS ORALES DE MIXIFLOXACINO 400 MG UNA VEZ AL DIA DURANTE 10 DIAS EN ETRATAMIENTO DE PACIENTES CON NEUMONIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD RESIESTENTE AL NEUMOCOCO.
Investigador Principal: MIGUEL JOSÉ PERPIÑA TORDERA
BAY-128039-100224
EFICACIA Y SEGURIDAD DE LEVOFLOXACINO EN EL TRATAMIENTO DE LA NEUMONIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD.
Investigador Principal: MIGUEL JOSÉ PERPIÑA TORDERA
HR355/4021/PRENAC
ESTUDIO CLINICO MULTINACIONAL, MULTICENTRICO, RANDOMIZADO Y ABIERTO, EN AREAS DE RESISTENCIA ALTA, PARA COMPARAR LA EFICACIA CLINICA Y LOS RESULTADOS CLINICOS EN PACIENTES AMBULATORIOS CON NEUMONIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD LEVE A MODERADA, TRATADOS CON 800MG DE TELITROMICINA UNA VEZ AL DIA DURANTE 7-10 DIAS O UN ANTIBIOTICO ORAL UNICO QUE SE PRESCRIBA HABITUALMENTE/RECOMIENDA LOCALMENTE(TRATAMIENTO CONVENCIONAL)
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Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
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Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
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ESTUDIO DE FASE II ABIERTO Y MULTICÉNTRICO PARA EVALUAR LA TOLERABILIDAD, SEGURIDAD, EFICACIA Y FARMACOCINÉTICA/FARMACODINAMIA (FC/FD) DE POL7080 EN EL TRATAMIENTO DE PACIENTES CON EXACERBACIÓN AGUDA DE LA BRONQUIECTASIA NO ASOCIADA A FIBROSIS QUÍSTICA, C AUSADA POR INFECCIÓN POR PSEUDOMONAS AERUGINOSA QUE REQUIERE TRATAMIENTO INTRAVENOSO.
Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
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Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
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Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
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Investigador Principal: ROSARIO MENÉNDEZ VILLANUEVA
FIB-CEF-2021-01 . 2022
Cita
Cilloniz C,Ward L,Mogensen ML,Pericas JM,Mendez R,Gabarrus A,Ferrer M,Garcia C,Menendez R,Torres A. Machine-Learning Model for Mortality Prediction in Patients with Community-acquired Pneumonia: Development and validation study. Chest. 2022. 163. (1):p. 77-88. IF:9,600. (1).